哈欠门
基于泰尔指数的区域经济不平衡测度及影响因素分析潘桔; 王青
【期刊名称】《《沈阳师范大学学报（自然科学版）》》
【年(卷),期】2019(037)004
太中银铁路【总页数】7页(P328-334)
【作 者】潘桔; 王青
【作者单位】辽宁大学经济学院 沈阳110036; 沈阳大学经济学院 沈阳110044
【正文语种】中 文
【中图分类】F222
0 引 言
我国在40年的改革发展进程中,经济发展水平取得了长足的进步,但受到历史条件、自然资源、国家政策等众多因素的影响,各地区经济发展水平在取得显著提高的同时,也伴随着地区间经济发展的不平衡性[1]。十九大报告指出我国社会当前的主要矛盾为"人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾",地区间经济发展水平的不平衡性日益凸显,不仅意味着经济发展本身存在着不足,而且会引发一系列的社会和政治矛盾,已经成为制约我国经济健康持续协调发展的关键问题[2-3]。近年来,我国政府已经采取了一系列的政策措施缓解经济发展过程中的不平衡性,但城市与乡村之间、沿海与内陆之间[4]、东中西和东北地区的板块之间都存在着较大的发展差异,甚至同一省份内部,仍存在着经济发展不平衡的问题[5]。要解决好这一问题,只有弄清地区间经济发展不平衡性的程度、趋势和形成机制,才能提出有针对性的解决方案。 对于我国区域经济发展不平衡的测度及影响因素的研究,近年来得到很多学者[6-10]的关注,不同的学者选择不同的指标,采用不同的方法,得到的结论也不尽一致。林毅夫[11]运用变异系数和基尼系数对1978-1999年31个省人均GDP数据进行核算,发现区域差异在1990年后开始扩大,这种差距的主要原因是生产要素配置结构与地区优势相悖。袁晓玲等[12]对1997—2007年我国31个省区的经济发展水平进行了综合评价,发现中国区域经济的差异主要表现
为省际地带间及东中西部地带内的差异。刘长平等[13]选取人均GDP,分别从静态和动态的角度对我国1978—2008年的省际经济发展不平衡性进行了分析,发现1990年后区域经济差异在逐渐拉大,但2008年又开始有所减缓。孙久文等[14]采用标准差系数、变异系数、基尼系数、泰尔指数对中国1978—2012年区域经济发展差异的演变规律进行分析,得到区域经济差异总趋势在缩小,利用地理加权回归模型研究发现城镇化率、固定资产投资、劳动力投入、产业结构、对外开放程度等各因素对省区经济增长影响程度相差不大。万道侠等[15]基于极差率、变异系数、基尼系数和经济区位熵等方法,对我国1978—2012年省际面板数据进行了分析,发现我国区域经济差异总体上呈下降的趋势,中西部差异明显减小。何燕子等[16]利用面板数据模型对影响区域经济的相关因素进行了实证分析,得出了城市化和非国有化对东中西部地区均有显著影响,开放度和市场化作用相对较小或对个别地区不显著。范兆媛等[17]利用短面板动态空间误差模型考察了新型城镇化、初期收入、人口增长率和储蓄率对全国及东中西部地区的经济增长存在的影响及区域差异,得出了不同的因素对不同地区的影响效果是不同的。蛋白修饰
本文在相关研究的基础上,根据我国区域经济发展战略,采用了五区域的研究视角,对我国区域经济发展水平不平衡性及影响因素进行研究,旨在为制定区域协调发展政策提供相应支持。
1 经济发展水平不平衡测度方法及数据来源
1.1 测度方法
衡量区域经济差异的指标有很多,可以分为单指标测度和多指标测度,其中单指标测度又可分为绝对差异描述和相对差异描述,本文选取单指标测度中的泰尔指数对地区间差异进行了刻画,其优点是可以将地区之间的总差距分解为组间差距和组内差距2部分,从而可以分别对区域间和区域内差距各自的变化进行研究。
基于信息理论中熵的概念可以得到研究地区间差距的泰尔指数,其计算公式为
(1)
其中:yi为区域i 的指标值;为所有区域该指标的平均值。按照此方法计算出的泰尔指数可以测度区域经济的总体差异,其取值在0,1之间,并且值越大表示区域经济发展水平差异越大,不平衡性越突出。进一步地,如果将n个地区划分为K个大区域组,每组分别记为gk,(k=1,2,…,K),第k组gk中所包含地区个数为nk,则那么可以将泰尔指数分解为区域间差异和区域内差异。记Tb与Tω分别为区域间差异和区域内差异,则泰尔指数的分解表达式为
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(2)
其中:yl表示地区l的指标占总和的比例;yk表示第k组的指标和占总和的比例。在上式中区域间差异与区域内差异分别有如下表达式:
(3)
那么,区域经济发展水平的总体不平衡性可以分解为区域间和区域内2部分,Tb/Theil和 Tω/Theil则分别表示区域间与区域内对总体不平衡性的贡献率。
1.2 指标的选取与数据来源
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本文从《中国统计年鉴》中搜集了1998—2016 年中国31个省、自治区、直辖市的GDP和人口数据,采用指数平减法对GDP数值进行处理,并计算出人均GDP。
2 经济发展水平不平衡的测度
2.1 省际经济发展不平衡测度及分解
根据以上统计测度指标计算了各年度中国省际人均GDP的泰尔指数。进一步地,根据我国近年区域发展战略将31个省划分为5个区域[14],即东部(北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南)、中部(山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南)、西南(广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏)、西北(陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古)和东北(辽宁、吉林、黑龙江),利用此区域划分方法将泰尔指数进行区域间与区域内差异的分解,相关计算结果如表1所示。
表1 泰尔指数及其分解和贡献率Table 1 Theil index and its decomposition and contribution rate年份泰尔指数区域间差异区域内差异区域间贡献率区域内贡献率19980.1630.10650.05680.65230.347719990.1960.12430.07180.63390.366120000.2070.13060.07640.63090.369120010.2090.13160.07750.62940.370620020.2100.13290.07730.63230.367720030.2110.13280.07820.62940.370620040.2070.12960.07760.62540.374620050.1770.11390.06300.64370.356320060.1700.11040.05980.64880.351220070.1610.10330.05790.64070.359320080.1450.09140.05340.63130.368720090.1420.08530.05700.59960.400420100.1150.06930.04560.60310.396920110.0990.05820.04120.58550.414520120.0910.05220.03880.57360.426420130.0860.04930.03680.57230.427720140.0830.04730.03600.56790.432120150.0850.04790.03670.56560.434420160.0890.05180.03680.58480.4152
图1为我国省际1998—2016年经济发展的泰尔指数及其分解变化趋势,由表1和图1可见,在考察期内,泰尔指数整体呈下降趋势,由1998年的0.163下降到2016年的0.089,下降幅度近50%。在不同的时间段内其变化趋势是不同的:泰尔指数由1998年开始到2003年持续增长,到2003年达到最大值0.211,随着西部大开发、中部崛起等国家战略的实施,2004年开始测度值又持续下降,在2014年达到最小值0.083,随后在2015和2016年又有所增长。可见,中国省
际人均GDP泰尔指数呈现出先增长再下降又缓慢增长的趋势,表明1998—2016年我国省际经济发展水平的不平衡性经历了“增大-缩小-增大”的“N”字型过程,总趋势是不断缩小的。
将中国区域经济发展水平的总体不平衡性利用泰尔指数的分解公式分解为上述5个区域之间和5个区域内部的差异,并计算出相应的贡献率,结果如表1所示,变化趋势如图1所示。
图1 1998—2016年泰尔指数及差异分解图Fig.1 Theil index and its decomposition from 1998 to 2016
图1表明,1998—2016年中国泰尔指数的区域间差异和区域内差异总体呈下降趋势,在1998—2003年有上升趋势,2003年以后,不断下降,其中区域间的差异始终大于区域内的差异,但区域间的差异随时间变化不断接近区域内的差异。从全国来看,区域经济发展水平的不平衡性经历了由区域间差异为主向区域内与区域间差异不断减小方向转变。区间差异的贡献率由1998年的65.23%减小到2016年的58.48%,区域内差异的贡献率由1998年的34.77%扩大到2016年的41.52%,1998年区域间差异与区域内差异贡献率差距为30.46%,而2016年二者差距仅为16.96%,这一差距的变化在2009年比较显著。由此可以说明,在2009年之前,我国省际间的差异主要来自于区域间的差异,而在2009年以后,我国陆续颁布了城市带、产业转移
示范区等相关政策,带动了中西部、东北地区经济的发展,促进了区域间差异的缩小。
2.2 5个区域经济发展不平衡测度
进一步地,按照上文区域划分的方式,分别计算出我国5个区域1998—2016年的泰尔指数,结果如表2及图2所示。
表2 5个区域1998-2016年泰尔指数Table 2 Theil index in five regions from1998 to 2016年份东部中部西南西北东北19980.09210.00730.02180.02110.017319990.11740.00760.01910.01760.018420000.12270.00990.01860.02300.020420010.12510.01060.01970.02050.017420020.12500.00810.02170.01950.016520030.12550.00590.02630.02280.014720040.12520.00480.02710.02390.013020050.09980.00760.02400.03080.011920060.09370.00720.02380.03390.011520070.08980.00800.02370.03870.011320080.08100.00930.02160.04510.012820090.08160.00640.02880.06250.017720100.06380.00540.02820.05390.017720110.05520.00500.03050.05460.016720120.05200.00530.02670.05220.018120130.05040.00530.02290.04650.020620140.04940.00670.02230.04340.021320150.05060.00870.02240.04300.020820160.05260.01050.02430.03970.0072均值0.08700.00730.02390.03650.0161indeo
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